package com.study.algorithm.niuke.practice;

import java.util.ArrayList;

/**
 * 给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值。
 * 例如，如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3，
 * 那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}；
 * 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下6个：
 * {[2,3,4],2,6,2,5,1}， {2,[3,4,2],6,2,5,1}，
 * {2,3,[4,2,6],2,5,1}， {2,3,4,[2,6,2],5,1}，
 * {2,3,4,2,[6,2,5],1}， {2,3,4,2,6,[2,5,1]}。
 * <p>
 * 其中有个坑，就是滑动窗口一定要比数组length小才行；
 * <p>
 * 可以优化，我自己的代码没考虑
 * 使用辅助队列，大小与滑动窗口等大，
 * 每次用大元素与滑出元素回味滑入元素比较，并且保证该队列是有序的
 * 可以减少比较次数
 */
public class MaxInWindows {
    public ArrayList<Integer> maxInWindows(int[] num, int size) {

        int numLength = num.length;
        if (size <= 0) {
            return new ArrayList<>(0);
        }
        int widowsCount = numLength - size + 1;
        widowsCount = widowsCount < 1 ? 1 : widowsCount;
        ArrayList<Integer> maxInWindows = new ArrayList<>(widowsCount);
        for (int index = 0; index < widowsCount; index++) {
            int currMaxInteger = findMaxIntValueInFirstWindow(num, index, size);
            maxInWindows.add(currMaxInteger);
        }
        return maxInWindows;
    }


    public int findMaxIntValueInFirstWindow(int[] num, int currStartIndex, int size) {
        int currMaxInteger = Integer.MIN_VALUE;
        int length = num.length;
        int endIndex = currStartIndex + size - 1;
        endIndex = endIndex > length - 1 ? length : endIndex;
        for (int index = currStartIndex; index <= endIndex; index++) {
            int currInt = num[index];
            if (currMaxInteger < currInt) {
                currMaxInteger = currInt;
            }
        }
        return currMaxInteger;
    }

}
